网页标题: 比较适用于工作的专业笔记本电脑 GPU | NVIDIA RTX

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# NVIDIA RTX PRO 笔记本电脑 GPU

|  | GPU 规格 | | | | | | | | | | 性能 | | 选项 | | |
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| 笔记本电脑 GPU | NVIDIA CUDA® 处理核心数量1 | NVIDIA RT Cores | NVIDIA Tensor Cores | GPU 显存 | 最大显存带宽 | 显存类型 | 显存位宽 | TGP 最大功耗2 | DisplayPort3 | PCIe 架构 | 单精度浮点性能 (TFLOPS，峰值)4 | AI TOPS5 | NVIDIA MAX-Q 技术 | NVENC / NVDEC6 |
| NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 架构 | 10496 | 第四代 | 第五代 | 24GB ECC7 | 896 | GDDR7 | 256-bit | 95-175W | 2.1b | 5 | 49.8 | 1824 |  |  |
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 架构 | 7680 | 第四代 | 第五代 | 16GB ECC7 | 896 | GDDR7 | 256-bit | 80-175W | 2.1b | 5 | 38.7 | 1334 |  |  |
| NVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell 架构 | 5888 | 第四代 | 第五代 | 12GB ECC7 | 672 | GDDR7 | 192-bit | 60-140W | 2.1b | 5 | 29.1 | 992 |  |  |
| NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell 架构 | 3328 | 第四代 | 第五代 | 8GB | 384 | GDDR7 | 128-bit | 45-115W | 2.1b | 5 | 17.7 | 572 |  |  |
| NVIDIA RTX PRO 1000 Blackwell 架构 | 2560 | 第四代 | 第五代 | 8GB | 384 | GDDR7 | 128-bit | 35-115W | 2.1b | 5 | 13.6 | 440 |  |  |
| NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell 架构 | 1792 | 第四代 | 第五代 | 6GB | 288 | GDDR7 | 96-bit | 35-75W | 2.1b | 5 | 9.2 | 294 |  |  |
| NVIDIA RTX 5000 Ada 架构 | 9,728 | 第三代 | 第四代 | 16GB ECC7 | 576GB/s | GDDR6 | 256-bit | 80-175W | 1.4a | 4 | 42.6 | 682 |  |  |
| NVIDIA RTX 4000 Ada 架构 | 7,424 | 第三代 | 第四代 | 12GB ECC7 | 432GB/s | GDDR6 | 192-bit | 60-175W | 1.4a | 4 | 33.6 | 538 |  |  |
| NVIDIA RTX 3500 Ada 架构 | 5,120 | 第三代 | 第四代 | 12GB ECC7 | 432GB/s | GDDR6 | 192-bit | 60-140W | 1.4a | 4 | 23.0 | 369 |  |  |
| NVIDIA RTX 3000 Ada 架构 | 4,608 | 第三代 | 第四代 | 8GB ECC7 | 256GB/s | GDDR6 | 128-bit | 35-140W | 1.4a | 4 | 19.9 | 319 |  |  |
| NVIDIA RTX 2000 Ada 架构 | 3,072 | 第三代 | 第四代 | 8GB | 256GB/s | GDDR6 | 128-bit | 35-140W | 1.4a | 4 | 14.5 | 232 |  |  |
| NVIDIA RTX 1000 Ada 架构 | 2,560 | 第三代 | 第四代 | 6GB | 192GB/s | GDDR6 | 96-bit | 35-140W | 1.4a | 4 | 12.1 | 193 |  |  |
| NVIDIA RTX 500 Ada 架构 | 2,048 | 第三代 | 第四代 | 4GB | 128GB/s | GDDR6 | 64-bit | 35-60W | 1.4a | 4 | 9.2 | 154 |  |  |

1. 由于 SM 多单元流处理器设计之间存在一些重大架构差异，因此无法比较不同代 GPU 之间的 CUDA 并行处理核心。2.最大功耗，包括 Dynamic Boost 2.0 算法。有关系统特定的 GPU TGP，请咨询您的 OEM/解决方案提供商。3. 显示支持因系统级实施而异。如需了解系统特定配置，请联系工作站 OEM 供应商。适配器可用于 DVI-SL、DVI-DL、HDMI 和 VGA。4. 峰值速率基于 GPU 加速频率测试。5. 采用稀疏技术的 FP4 TOPS (Blackwell 架构) 和采用稀疏技术的 FP8 TOPS (Ada 架构)。6. NVENC 和 NVDEC 的数量可能因 GPU 而异。如需了解 GPU 的具体详细信息，请单击此处：<https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new>。7. 仅通过消除直接随机存取存储器 (DRAM) 中的软错误来确保数据完整性和可靠性。